张量板图ReduceLROnPlateau

问题描述

我一直无法在张量板上绘制学习率，因为我按如下方式使用ReduceLROnPlateau：

tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=results_path,histogram_freq=1)

reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='loss',factor=0.5,verbose=1,patience=100,min_lr=0.000001)
callbacks = [tensorboard_callback,reduce_lr]
# Compile VAE
vae.compile(optimizer='adam',loss=kl_reconstruction_loss,metrics=["mse",metric_KL,binary_crossentropy])

# Train autoencoder
history = vae.fit(x_train,x_train,epochs = no_epochs,batch_size = batch_size,validation_data=(x_test,x_test,),callbacks=callbacks)

之后，我运行它以将自定义指标绘制到张量板日志：

for epoch in range(len(history.history['mse'])):
    with train_summary_writer.as_default():
        tf.summary.scalar('metric_KL',history.history['metric_KL'][epoch],step=epoch)

使用该设置。如何在不编写自己的自定义ReduceLROnPlateau的情况下绘制学习率？谢谢

解决方法

推荐的方法是覆盖UITextView回调。

您可以在此处看到如何执行此操作：Keras: how to output learning rate onto tensorboard。

您只需要使用导入TensorBoard而不是简单的tensorflow.keras来修改代码即可。

learning-rate python tensorflow